四川人工智能产业蓬勃发展：2024年成果显著，未来突破点在哪里？

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金融投资报记者 薛蕾 刘敏 实习生 霍旭睿 摄影 李里

10月25日，四川省人工智能产业创新发展高峰论坛暨第一批人工智能应用场景发布大会在成都隆重举行，全面展示了四川省在人工智能领域的最新进展和显著成果。

会上，成都市发布了2024年人工智能产业发展的重要成就，通过一系列举措强化了技术创新、成果转化和功能服务的人工智能创新平台体系。首批28个人工智能重点创新平台正式发布，涵盖新型研发机构、算力开放创新平台、中试平台、技术创新中心、工程中心和实验室等。

在垂直大模型迭代应用方面，成都市已有57家企业参与行业大模型的开发，5个大模型获得国家备案，61款算法通过境内备案。国家高新技术企业在成都市的数量突破了1.3万家，同比增长13.3%，其中包括18家科创板上市企业。人工智能产业规模达到780.3亿元，近三年年均增长率超过40%。

展望未来，成都市将继续加大投入，计划发布10个产业链协同创新项目，支持30个重点创新产品的研制，进一步完善创新生态系统。

会上，多名专家，包括两位院士，就如何进一步推动四川省人工智能企业的发展提出了各自的见解和建议。

院士观点

▋中国科学院院士，数学家，西安交通大学数学与统计学院教授

徐宗本：

大模型将从工程化走向科学化

中国科学院院士，数学家，西安交通大学数学与统计学院教授徐宗本的演讲主题是《人工智能如何赋能新型工业化？》。

徐宗本表示，大模型将AI技术及应用推向新阶段，不仅为新型工业化提供了革命性动力，也为创新提供了实实在在的技术，更为新一轮科技革命和产业变革提供了起点。

谈及大模型未来的发展趋势，徐宗本认为，大模型未来应该会从工程化走向科学化，从产业趋势确认阶段转向商业模式探索阶段。此外，企业级大模型市场崛起，企业会同时拥有多个垂直大模型，ToC将继续涌现杀手级应用。

徐宗本认为，新质生产力是由技术的革命性突破、生产要素的创新配置、产业的深度转型升级等所催生的生产力；新型工业化是数字经济形态下的工业化，主要方式是数据与知识运营，二者分别从动能源和实现路径角度实现统一。

数字生产力是通过数据要素的作用，通过信息的流通、共享、应用所产生的生产力。数字化并不是一场技术的革命，而是“知识、共享、利用”的革命。发展数字生产力的核心是数据要素市场化、数据价值化，数据资产入表是重要抓手；知识和经验的数据化是企业数字化转型的一个重要切入点；AI生产力主要由AI技术的革命性突破催生。因此，发展AI生产力既要抓源头（原创技术突破），又要抓变革（推动产业变革）；大模型赋能千行百业是重要切入点。

大模型赋能模式是科技革命推动产业变革必须解决的问题，徐宗本表示，目前探索了三种模式，即大模型驱动专有知识库构建模式、分诊式大小模型协同模式、数字经济的双移动平台模式，这些模式具有重要的实践意义与推广价值。

▋国际欧亚科学院院士、华为智能云AI领域首席科学家、华为终端BG首席科学家

田奇：

让3D/4D内容创作变得更加简单

国际欧亚科学院院士、华为智能云AI领域首席科学家、华为终端BG首席科学家田奇的演讲主题是《面向稀疏数据的3D/4D内容创作和重建》。

田奇表示，3D/4D技术在多个领域的广泛应用，尤其是在城市孪生、辅助设计、游戏制作、增强现实、教育和旅游等方面，能够显著提升创作效率和用户体验。尽管3D/4D技术发展迅速，但内容获取仍然具有挑战性。因此，田奇的工作目标是使3D/4D内容创作变得更加简单，即使是非专业人士也能使用普通设备创作出高质量的3D/4D内容。

田奇表示，他们的方法能够处理从稀疏文本生成3D资产、从单张图像生成3D模型、从稀疏图像重建3D资产，以及从视频中重建4D资产。

在智能视觉领域，田奇展示了如何通过先进的计算机视觉技术，使得3D/4D内容的创作和重建变得更加高效和易于访问，为智能视觉产业的发展提供了新的可能性。

专家说法

圆桌对话：四川人工智能产业创新应用与发展

▋成都携恩科技董事长、党支部书记

刘洋：

人工智能：三种方式赋能低空经济

人工智能应该如何赋能成都的低空经济发展，以更好地促进产业快速发展？

成都携恩科技董事长、党支部书记刘洋表示，四川作为国内领先的先进飞行器生产制造省份，拥有显著的优势。“我们的工业级无人机在国内外均处于领先地位。然而，低空经济的发展面临着一些挑战，尤其是空域管理的问题。更为根本的是，目前缺乏足够多的刚需、高品质、高性价比、高经济性的应用场景，这限制了低空经济的发展潜力。人工智能在这一背景下显得尤为重要，它有望开拓出更多有价值的低空应用场景。”刘洋说。

具体来看，人工智能赋能低空经济的具体方式有三种。

一是单体智能。人工智能可以显著提升飞行器的性能，使其飞得更好、更高、更安全、更高效。特别是对于无人低空飞行器而言，人工智能在视觉识别、气象预测等方面的应用尤为关键，有助于提高飞行的安全性和效率。

二是群体智能。未来的低空经济将涉及大规模、高频次的无人机飞行，无人机之间的协同作业变得非常重要。目前，这方面的研究尚处于中试阶段，但大规模应用的实现离不开人工智能的技术支持。群体智能将有助于优化无人机编队的飞行路径和任务分配，提高整体运行效率。

三是协同智能。在城市级别的低空环境中，实现大规模集群的感知、计算和通信一体化解决方案将是未来的发展趋势。人工智能将在这一过程中发挥核心作用，提供高效的协同管理和调度能力。

刘洋认为，低空经济的应用场景仍在探索中，但目前有几个领域已经展现出较高的商业潜力。如城市低空物流，虽然在城市中直接使用无人机进行快递配送面临成本和安全的挑战，但在特定场景下，如旅游景区内的物资运输，无人机物流展现出了显著的优势。例如，在华山、黄山等山区景区，传统的人工运输方式难以满足需求，而无人机物流则能有效解决这一问题。在应急救援领域，在自然灾害或突发事件中，无人机可以快速响应，进行搜救、物资投放等任务，提高救援效率；农业监测领域，无人机可以用于农田的巡查、病虫害监测、精准施肥等工作，提高农业生产效率；环境监测领域，无人机可用于空气质量检测、森林火灾预警等环境监测工作，为环境保护提供数据支持。

▋国家文旅部视觉融合场景体验技术创新中心副主任、四川智胜慧旅科技总经理

王春鹏：

人工智能在文旅场景大显身手

人工智能技术欣欣向荣，那么，未来用户会不会在线上旅游？这对行业而言有无新的机会？

国家文旅部视觉融合场景体验技术创新中心副主任、四川智胜慧旅科技总经理王春鹏表示，人工智能在旅游场景的应用较为广泛，人工智能包括无人机、机器狗以及数字人。这些在旅游场景中会产生一定冲击，但不至于颠覆，更多的是对文旅场景的赋能。此外，线上旅游的情况在三年疫情期间已经有了较多应用，比如线上游长城、线上博物馆等，还有基于元宇宙、虚实融合和虚实共生的部分技术应用。在2023年ChatGPT爆火之后，大家更多的是把线上、线下和生成式的内容进行结合。

“对于无人机，2022年在青城山都江堰景区项目上已开始使用，但当时的应用场景主要是巡检。除了巡检之外，无人机还可以实现应急物资空投。对机器狗而言，上周在泰山，机器狗已经可以替代‘挑山工’背东西。”王春鹏说，“目前，我们所研究的主要是利用机器狗作伴游，即机器狗给游客提供伴随和伴游的服务。数字人则是基于行业大模型。底层大模型主要做应用。在文旅行业我们发布了时空伴游数字人，根据游客当前的实时位置和空间信息提供伴随式服务，包括导游导览、行程规划等一系列应用。”

王春鹏认为，人工智能在文旅场景是比较好落地的，而且落地场景的应用相对较多，如旅游的管理、服务、营销和体验等，特别是现在各大景区都希望提高流量，景区的生成式营销的需求极大，以前宣传需要人来写软文，现在人工智能可以直接生成软文与视频，审核后可直接通过矩阵式营销发布出去。

王春鹏表示，人工智能在文旅场景内的应用是综合的，包括无人机、机器狗，还有卫星等，最终需要形成一个空、天、地、人和物协同的AI+综合运营管控智能体系，这也是最符合目前文旅领域需要的人工智能的场景应用。

▋西南交通大学教授

杨达：

无人驾驶技术在川应用前景广阔

四川省是否应该大力推动自动驾驶在四川的落地？

对于四川省是否应该大力推动自动驾驶在四川的落地这一问题，西南交通大学教授杨达认为这个答案是肯定的。

杨达认为，无人驾驶技术不仅是一个产业高地，能够带动从汽车零部件到高性能芯片等多个相关产业的发展，还是一个技术高地，涉及汽车工程、计算机科学、人工智能、通信技术等多个学科领域。四川省拥有丰富的高校资源和科研机构，为无人驾驶技术的研发提供了强大的智力支持。通过加大投入，可以促进校企合作，加速科技成果的转化应用，提升区域科技创新能力。

此外，无人驾驶领域也是一个人才高地。四川可以通过吸引和培养高端人才，建立专业的研发团队，为技术发展提供持续动力。这些人才不仅能推动无人驾驶技术的进步，还能将其专业知识和技术应用于智慧城市、智能交通系统等领域，促进多行业的协同发展。

考虑到四川的地理条件和城市布局，杨达认为无人驾驶技术在四川的应用前景广阔。例如，在山区道路提供安全驾驶辅助、缓解城市交通拥堵、开发无人观光车等，都能有效提升居民生活质量和安全性。因此，四川应抓住这一机遇，制定相关政策和支持措施，推动无人驾驶技术的应用与发展。这不仅有助于提升四川的科技竞争力，还将为社会带来更多的便利与安全。

▋成都川商基金主管合伙人

刘金波：

关注具有核心技术的人工智能企业

站在投资者角度，应重点关注人工智能领域中的哪些企业？

成都川商基金主管合伙人刘金波分享了具体的投资案例。“五年前，我们在智能驾驶赛道上投资了一家专注于智能驾驶安全测试的公司。这家公司的核心优势在于，它能够将大量的测试工作集中在实验室环境中完成，这不仅大大提高了测试效率，同时也显著降低了测试成本。我们认为，智能驾驶技术之所以能取得如此快速的进步，很大程度上得益于产业链上各个环节的支持，而这家公司正是其中不可或缺的一部分。”

刘金波说，“我们还投资了一家将人工智能技术应用于新药研发领域的企业。这家企业通过利用人工智能优化传统的药物筛选流程，成功地实现了新药研发效率的大幅提升。在药物研发这样一个高度复杂且成本高昂的行业中，这样的技术创新无疑具有巨大的价值。”

刘金波认为，通过这些案例可以看出，资本倾向于寻找那些能够利用人工智能技术解决实际问题、提高效率并降低成本的企业。无论是智能驾驶还是新药研发，相信人工智能技术的应用将为各行各业带来革命性的变化。

编辑|陈雨禾

校检|袁钢

审核|廖小涛

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